HBK數字算法助力繪制電動汽車電機效率圖


HBK數字算法助力繪制電動汽車電機效率圖的圖1

HBK數字算法助力繪制電動汽車電機效率圖的圖2


為了在特定電池容量和車輛重量下最大程度地提高電動汽車的續航里程,工程師們不斷努力,盡可能優化電氣和機械系統的性能。他們采用效率映射過程,確定動力系統的“最佳點”(即在扭矩-速度曲線中,系統以峰值效率運行的區域),設計出盡可能在最大效率區運行的部件。但是問題在于,效率映射過程既昂貴又耗時,通常會連續幾周占用昂貴的設備。


——本文的英文原文發布于《Charged Electric Vehicles》雜志第55期


他們采用效率映射過程,確定動力系統的“最佳點”(即在扭矩-速度曲線中,系統以峰值效率運行的區域)。這個過程既昂貴又耗時。



為了測試和優化動力系統,汽車制造商求助于測試與測量設備供應商HBK。HBK的系統可全方位評估電動汽車動力系統,包括電機、控制器、變速箱和逆變器。HBK表示,其最新的產品線eDrive功率分析儀可以顯著縮短創建效率圖所需的時間。
 
Charged雜志近期采訪了HBK工程師Mitch Marks,他向我們描述了eDrive功率分析儀如何使用創新的數字算法繪制電機效率圖,且相比過去使用模擬方法所需要的時間,eDrive的耗時幾乎微不足道。
 
可進行周期檢測的效率映射
Charged: HBK稱其工藝將測試時間縮短了近十倍。究竟是什么導致效率映射過程如此耗時呢?

Marks: 動力系統效率主要因速度和扭矩,以及一些其他因素而異。我們的設備測量電池功率、逆變器功率和電機功率,以確定在不同扭矩-速度組合下每個部件的效率。我們使用測功機,為車輛運行范圍內的每個點編寫扭矩和速度參數,測量各種部件的輸入和輸出功率,并使用這些數據計算每個部分的效率。繪制數據點之后,我們就可以詳細看到整個推進系統的運行方式,也可以對動力系統進行設計,優化效率。
 
效率映射的原理聽起來很簡單,因為我們只是查看扭矩-速度范圍內的幾百個工作點。但是,效率也會隨著傳動比、溫度甚至電池的充電狀態而變化。突然之間,所有這些實際變量可能會擴展成單個動力系統的約50,000個獨特的場景,這可能會占用試驗臺幾周的時間。
 
傳統的功率分析使用鎖相環技術。簡單來說,這是一個用于追蹤頻率的電路。由于這是一項模擬技術,其本質上非常慢,通常調諧到60 Hz。于是我們就會好奇,“為什么每個人都用電線工具開發車輛?你的車可不止能跑12英里/小時。”
 

HBK數字算法助力繪制電動汽車電機效率圖的圖3

效率圖采樣的30個數據點
 
電動汽車電機的運行速度各不相同,因此功率分析儀需要在一定的頻率范圍內掃描,以便在所有這些速度下測試電機。問題是,每次頻率變化,功率分析儀都必須等待系統穩定后才能進行下一次讀數。這樣一來,每次測量的時間大約增加10秒。將這個時間乘以50,000個設定值,我們會發現,單單測功機的時間就以周計了,而且這還是在假設一切按計劃順利進行的前提下。
 
針對這個痛點,我們開發了一種數字算法,可以實時讀取輸入至電機的正弦波基頻,對其進行跟蹤,每半個正弦波周期提供一次測量結果。這種極其穩健的算法只需半個基頻周期就能提供結果;基頻是機器旋轉一圈的一小部分。例如,一臺20極的機器每旋轉十分之一圈就要進行一次測量。我們稱之為周期檢測,并使用一種很強大的數字算法來實現周期檢測。
 

繪制一張包含50,000個場景的效率圖大約需要10個小時,而傳統的方法可能需要10個工作日或更長時間。


周期檢測算法測量逆變器正弦波的每個過零點,每個周期進行兩次測量。這樣一來,只需幾分鐘就能完成一張具有300個唯一條件的效率圖。繪制一張包含50,000個場景的效率圖大約需要10個小時,而傳統的方法可能需要10個工作日或更長時間。

實時機械和電氣測量 


Charged: 在效率圖測試中,您具體測量的是什么?

Marks:我們測量DC總線電壓和電流、逆變器電壓和電流、逆變器輸入功率和逆變器輸出功率。逆變器連接到電機,因此我們測量電機的扭矩和速度輸出。一旦知道輸入電機的電功率和從電機輸出的機械功率后,我們就能確定電機的效率。如果是變速箱,我們可以測量機械功率輸出,并計算效率。這些測試與溫度緊密相關,因為變熱的機器會損耗更多的能量,效率也會隨之降低。因此,工程師們力求將機器保持在極其嚴格的溫度范圍內。
 
HBK設計的eDrive產品可以同時測量所有機械和電氣值——扭矩、速度、溫度、電壓、電流等。這些測量值,以及動力系統控制系統的數據,均被即時存儲。后處理分析將實際數量與控制器正在“思考”或估計的值進行比較,便于工程師設計和優化控制系統。
 

HBK數字算法助力繪制電動汽車電機效率圖的圖4

三張效率圖,一個顯示屏
 
我們將電池、逆變器和電機放在測功機上,輸入多個設定值,從而確定動力系統全范圍內的扭矩和速度。接下來,我們針對每種情況,測量電池功率、逆變器功率和電機的機械功率輸出,以確定逆變器效率和電機效率。這樣一來,我們便得到一張效率圖,其中,速度設為X軸,扭矩設為Y軸。我們想弄清楚最有效的點在哪里,以便使動力系統大部分時間內都運行在最有效的點。
 
然后工程師將使用這些數據來優化動力系統,以及定義車輛的駕駛模式參數。例如,他們可以看著效率圖說,“好吧,在環境溫度為20℃的無約束模式下,我的電池充電狀態是這樣的。我可以自由自在地駕駛。”或者說,“40℃——非常熱。我的電池電量非常低,而我迫切需要去個地方,我會更保守地駕駛。”這一切都得益于效率圖,它告訴我們,“在這些精確的條件下,我需要這樣駕駛。”

測試設置


Charged: 電池組的充電狀態對這些測量和效率有何影響?

Marks:隨著電池電量逐漸下降,您可能會降低總線電壓,節約能源。或者電池中的一些基本功能會調低其電壓水平。因此,充電狀態會影響DC總線的狀態或者你愿意提供的電流大小。
 
在測試過程中,工程師使用電源來模擬電池組,市面上有很多非常好的電池仿真系統。使用真正的電池進行測試的問題之一在于,其中涉及很多安全問題,而且成本很高。
 
Charged: 對于其他測試設置呢?電動汽車制造商通常并行運行多少個試驗臺?

Marks:這取決于汽車制造商的規模。例如,通用汽車有專門的場地,其通道上有120臺幾乎一模一樣的測功機。這些儀器就可以用于動力系統效率映射、NVH測試等。通用汽車還使用手推車運入電機,由技術人員連接電機,然后就可以關上門進行測試。這就是通用汽車公司——可謂是盡善盡美。反觀許多初創企業的實驗室,他們的設備可能是七拼八湊的,操作員的本職工作并不是測試。因此各不相同。
 
裝載機的運行相當標準化。例如,如果運行一臺100千瓦的在試設備,負載電機將是200千瓦,在此情況下運行峰值功率,機器就會過載并在整個范圍內運行。那些測功機系統可以嚴格保持速度,吸收扭矩,且不會造成太大的波動。好的測功機價格非常高,但差的測功機可靠性很低。但通常情況下,您的機器足以承載即將安裝于其上的大部分電機。
 
此外,通過對eDrive公式的編輯,你可以實現對三相及以上的電機測試或針對擁有一臺以上的多電機系統測試。額外的輸入通道可幫助用戶接入溫度傳感器、加速度計、麥克風、CAN總線等。我們還提供了一套分析工具,用戶也可以創建自定義分析。
 

由于我們對機械和電氣效率進行全方位測量,因此我們可以幫助設計單個部件(電池、逆變器、電機和控制系統)的工程師優化這些部件,促進部件的協同工作,打造更卓越的整體動力系統。


所有原始數據都是即時存儲,因此可以按需隨時詳細檢查測量結果,無需在某些操作點重新運行測試。借助新增的傳感器,eDrive還可以計算鐵損耗和銅損耗。由于我們對機械和電氣效率進行全方位測量,因此我們可以幫助設計單個部件(電池、逆變器、電機和控制系統)的工程師優化這些部件,促進部件的協同工作,打造更卓越的整體動力系統。

下一代測試


Charged: 您認為效率映射行業未來將走向何方?

Marks:測試成本高昂。舉個例子,一臺測功機要耗費上百萬美元。測量設備也不便宜,測試時間更加寶貴,因此人們開始轉而使用計算機模型或數字孿生。這樣一來,您就有了一個電機的數字孿生,一個逆變器的數字孿生和一個控制算法。很多時候,您只是讓計算機模型盡可能接近現實,以便在計算機上點擊回車鍵就能運行所有這些測試,并在測試臺上驗證算法。所有企業都在向著硬件在環、模擬電機和模擬逆變器的方向轉型。對于開發來說,這是一個很酷的階段,對于測試人員來說也很有趣。但是我們會一直在這里,因為每一個突破極限的過程都需要驗證。

HBK數字算法助力繪制電動汽車電機效率圖的圖5

Charged: 在這些場景中,在轉向計算機模型或數字孿生的過程中,客戶會不斷使用HBK的設備,對照現實情況進行檢查。是這樣嗎?

Marks:沒錯。我們需要進行驗證,以便現場出現問題時,可以快速識別出癥結所在。另一方面,我們的人員竭盡全力找出最好的算法,完善模型,輕松點擊“Go”之后便進行驗證。當然,目前這還只是夢想。道阻且長,但未來可期。




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